如何搭建实用易懂的数据看板 ？收下这份入门指南
一 、什么是建实数据看板 ？
在当今数字化的时代 ，数据看板作为一种重要的用易工具 ，正发挥着越来越关键的数据收下作用。其起源于日语中的看板“看板” ，最初是份入用于传递信号以控制生产的工具 ，而如今 ，何搭数据看板已然成为数据可视化的建实重要载体。
数据可视化 ，用易是数据收下将相对复杂 、抽象的看板数据 ，转化为人们更易理解的份入图形展示的一系列手段 。通过精心设计的何搭页面布局和效果 ，数据看板能够将可视化数据以更直观 、建实更形象的用易方式呈现出来 。使用者可以快速获取关键信息 ，从而做出合理且有效的决策 。
通常情况下 ，数据看板可以用作后台系统的首页 ，也可以作为系统的一个模块出现 。它能够呈现当前业务和运营相关的数据与图表 ，让人们方便地实时掌握业务情况 ，为业务决策提供有力支持 。
除了数据看板之外 ，还有数据大屏、管理驾驶舱 、城市大脑等类似的产品 。这些产品在不同的场景下发挥着各自独特的作用 ，有兴趣的同学可以深入探索 ，进一步了解它们的功能和价值 。
一般来说 ，数据看板具有三个主要作用 。
1. 监控 ：监控关键数据指标 ，了解整体情况
2. 分析 ：分析数据 ，及时发现异常 ，处理异常
3. 协作：快捷处理日常事宜
二 、设计师如何处理数据看板类需求
设计师拿到看板需求可以遵循以下几个步骤：
了解用户 ：用户是谁 ？使用目的？应用场景 ？需要关注哪些内容 ？
1. 目标用户
数据看板的目标用户可以分为以下几类 ，并具有不同的特点和需求 ：
1）企业管理层
特点 ：
- 关注宏观数据和趋势，以做出战略决策。
- 时间宝贵 ，需要快速获取关键信息。
- 对数据的准确性和可靠性要求高 。
需求 ：
- 能够直观地看到企业的关键绩效指标（KPI） ，如销售额 、利润 、市场份额等 。
- 了解业务的发展趋势，以便及时调整战略方向。
- 对比不同部门或业务线的业绩表现 ，发现问题和机会 。
2）部门负责人
特点：
- 关注本部门的业务数据 ，以优化部门运营 。
- 需要深入了解业务细节 ，以便制定具体的行动计划 。
- 与其他部门协作，需要了解跨部门的数据 。
需求 ：
- 监控本部门的关键指标 ，如生产进度 、销售业绩、客户满意度等 。
- 分析业务数据 ，找出问题的根源，并提出解决方案 。
- 与其他部门共享数据 ，协调工作，提高整体效率 。
3）一线员工
特点：
- 关注具体的工作任务和数据 ，以提高工作效率 。
- 需要简单易用的数据看板 ，以便快速上手 。
- 对数据的实时性要求高，以便及时响应业务变化 。
需求 ：
- 查看自己的工作任务和进度 ，了解工作目标和要求 。
- 获取实时数据，以便及时调整工作策略 ，提高工作效率 。
- 反馈工作中的问题和建议 ，促进业务流程的优化 。
4）外部合作伙伴
特点 ：
- 关注与合作业务相关的数据 ，以评估合作效果 。
- 需要数据的透明度和可访问性，以便建立信任 。
- 对数据的格式和标准有一定要求 ，以便与自己的系统对接 。
需求 ：
- 了解合作业务的进展情况 ，如销售额、市场份额、客户满意度等 。
- 评估合作效果，以便决定是否继续合作或调整合作策略 。
- 获取数据的方式要方便快捷 ，最好能够与自己的系统集成 。
综上所述 ，不同类型的目标用户对数据看板的需求各不相同 。设计师在设计数据看板时 ，需要充分考虑目标用户的特点和需求，提供个性化的数据分析和展示方案 ，以满足用户的实际需求 。
2. 价值
数据看板的主要价值是掌握情况 ，解决问题是较高层次的应用 。
1）提供实时数据洞察
① 快速了解业务状况
数据看板能够实时展示关键业务指标，让用户在第一时间掌握业务的最新动态。例如 ，销售团队可以通过数据看板即时了解销售额 、订单数量、客户转化率等数据 ，以便及时调整销售策略。
对于企业管理层来说 ，实时数据有助于他们快速做出决策，应对市场变化 。比如 ，在市场波动较大的情况下，管理层可以根据数据看板上的实时销售数据和市场趋势，迅速调整生产计划和营销策略 。
② 及时发现问题和异常
通过对数据的实时监测 ，数据看板可以及时发现业务中的问题和异常情况。例如 ，生产部门可以通过数据看板监控设备运行状态和生产进度 ，一旦发现设备故障或生产延迟 ，能够立即采取措施进行处理 ，避免问题扩大化 。
财务部门可以通过数据看板实时监控资金流动情况 ，及时发现资金风险，保障企业的财务安全 。
2）支持决策制定
① 提供全面的数据依据
数据看板整合了多个数据源的数据 ，为用户提供全面 、准确的业务信息 。用户可以在一个界面上查看各种关键指标 ，进行多维度的数据分析，从而为决策提供有力的数据支持。
例如 ，企业在制定市场推广策略时 ，可以通过数据看板分析不同渠道的营销效果 、客户反馈 、市场份额等数据 ，从而选择最有效的推广渠道和方式。
② 促进数据驱动的决策文化
数据看板的使用可以培养企业内部的数据驱动决策文化 。当员工习惯通过数据看板获取信息并进行决策时，他们会更加注重数据的收集 、分析和应用 ，从而提高决策的科学性和准确性 。
管理层可以通过数据看板向员工展示数据的重要性 ，鼓励员工用数据说话 ，推动企业的数字化转型。
3）提高团队协作效率
① 共享数据和信息
数据看板可以作为一个集中的数据共享平台 ，让不同部门的员工都能访问到相同的数据和信息。这有助于打破部门之间的信息壁垒 ，促进团队协作。
例如，销售 、市场和客服部门可以通过数据看板共享客户数据和反馈 ，共同制定客户服务策略 ，提高客户满意度 。
② 统一目标和方向
数据看板上的共同目标和关键指标可以让团队成员明确工作重点和方向 ，提高团队的协作效率。例如 ，企业可以在数据看板上设定年度销售目标和季度销售指标 ，让销售团队成员都清楚自己的工作任务和目标 ，共同努力实现企业的销售目标。
4）优化业务流程
① 识别业务流程中的瓶颈
通过对数据的分析，数据看板可以帮助用户识别业务流程中的瓶颈和问题环节。例如 ，物流部门可以通过数据看板分析货物运输时间 、库存周转率等数据 ，找出物流流程中的瓶颈，优化物流配送方案 ，提高物流效率 。
生产部门可以通过数据看板监控生产线上的各个环节 ，发现生产效率低下的环节 ，进行改进和优化 。
② 持续改进业务绩效
数据看板可以作为一个持续改进的工具 ，用户可以通过对数据的长期监测和分析 ，不断优化业务流程 ，提高业务绩效 。例如 ，企业可以通过数据看板跟踪产品质量指标 ，发现质量问题的根源，采取措施进行改进 ，提高产品质量。
总之 ，数据看板在提供实时数据洞察 、支持决策制定 、提高团队协作效率和优化业务流程等方面具有重要价值，是企业数字化转型的重要工具之一。
三 、数据看板设计
在进行看板设计时 ，需要结合页面层级 、布局 、指标图表 、配套功能进行综合考虑。在设计中 ，要注意三个要点 ：
- 简单高效 ，优先满足查询效率 ，而不是酷炫的交互。
- 信息具有强关联性而不是孤立的数据 ，具体就是要有环比 、同比来体现变化 。
- 选用的数据能够体现趋势和规律 ，对于无趋势特性的数据直接展示数字比较好 。
1. 页面层级
1）总览层
提供关键指标的整体视图 ，如核心业务数据的汇总值、趋势变化等 ，让用户一眼就能把握全局情况 。例如销售数据看板中 ，可能会展示总销售额 、同比增长率等关键数据。
一般采用较大的字体和醒目的图表进行展示 ，如仪表盘 、柱状图等 ，突出重要信息 。
2）分类展示层
将数据按照不同的类别进行细分展示 。比如按地区 、产品类型 、时间周期等维度进行分类 。
以图表和表格相结合的方式呈现 ，便于用户深入了解不同分类下的数据表现 。例如 ，可以用柱状图展示不同地区的销售业绩，用表格列出各产品类型的具体销售数据 。
3）详细数据层
当用户需要查看具体的数据详情时，可以进一步深入到这一层级 。
提供详细的原始数据列表 ，支持数据的筛选 、排序和搜索功能
，方便用户查找特定的数据点 。
通过这些页面层级 ，数据看板可以满足用户从宏观到微观逐步深入了解数据的需求
。
2. 页面布局
1）整体结构
① 标题区：
位于页面顶部 ，展示数据看板的名称和主题 ，以便用户快速了解看板的用途 。
可以使用较大的字体和醒目的颜色 ，增强可读性 。
② 导航栏 ：
如果数据看板包含多个页面或功能模块 ，可以设置导航栏 ，方便用户切换 。
导航栏可以采用菜单 、标签或图标等形式 。
③ 数据展示区：
这是数据看板的核心区域 ，用于展示各种数据图表、表格和指标 。
可以根据数据的类型和重要性 ，选择合适的图表形式 ，如柱状图 、折线图 、饼图等。
数据展示区应尽量简洁明了，避免过多的装饰和干扰 。
④ 筛选器和参数设置区：
位于数据展示区的一侧或顶部 ，用于用户对数据进行筛选和设置参数。
筛选器可以包括时间范围 、地区 、产品类别等选项 。
参数设置区可以用于调整图表的样式 、颜色 、坐标轴等 。
⑤ 注释和说明区 ：
在数据展示区的下方或旁边 ，提供对数据的注释和说明，帮助用户理解数据的含义和背景 。
注释和说明可以包括数据来源 、计算方法、单位等信息。
⑥ 底部信息区 ：
位于页面底部，展示版权信息 、数据更新时间等。
2）布局原则
简洁明了：避免页面过于复杂和拥挤 ，保持布局简洁 ，让用户能够快速找到所需信息 。
重点突出 ：将重要的数据和指标放在显眼的位置，突出重点 ，吸引用户的注意力 。
一致性 ：保持页面布局的一致性 ，使用相同的颜色 、字体和图表风格，增强用户的视觉体验 。
响应式设计 ：确保数据看板在不同设备上都能良好显示 ，适应不同的屏幕尺寸和分辨率 。
3）示例布局
以下是一些数据看板的示例布局 ：
Arco Pro
Ant Design Pro
数据展示区：
- 销售趋势图：使用折线图展示每月销售额的变化趋势 。
- 销售排行榜 ：以柱状图显示各产品的销售排名 。
- 地区销售分布：用地图展示不同地区的销售额分布情况。
筛选器和参数设置区 ：
- 时间范围：选择查看特定时间段内的数据 。
- 产品类别 ：筛选特定产品类别的销售数据。
- 图表样式 ：选择不同的图表样式和颜色 。
注释和说明区 ：
- 数据来源 ：说明数据来自公司的销售系统 。
- 计算方法：解释销售额的计算方式。
底部信息区 ：
- 版权所有：[公司名称]
- 数据更新时间 ：[具体时间]
以上布局仅供参考 ，你可以根据实际需求进行调整和优化 。
3. 指标图表
数据看板中的指标图表可以帮助你直观地了解关键数据的情况。以下是一些常见的指标图表类型及特点 ：
1）柱状图
特点 ：适合比较不同类别之间的数据大小 。可以清晰地显示数据的差异和分布 。
应用场景：比较不同产品的销售额 。展示不同地区的用户数量 。
2）折线图
特点 ：用于显示数据随时间的变化趋势 。可以直观地看出数据的上升 、下降或波动情况 。
应用场景 ：跟踪公司每月的利润变化 。观察网站流量的趋势 。
3）饼图
特点：展示各部分占总体的比例关系。可以快速了解数据的构成 。
应用场景 ：分析公司不同业务板块的收入占比。展示用户对不同产品类别的偏好 。
4）仪表盘
特点 ：以直观的方式显示一个指标的当前值和目标值 。通常用于关键绩效指标（KPI）的监控 。
应用场景 ：显示销售业绩是否达到目标 。监测生产进度是否按时完成 。
5）漏斗图
特点：展示业务流程中各个环节的转化率 。可以帮助发现流程中的瓶颈和问题 。
应用场景 ：分析用户在网站上的注册流程转化率 。评估销售漏斗中各个阶段的客户流失情况 。
在选择指标图表时 ，需要考虑以下因素 ：
- 数据类型 ：不同的数据类型适合不同的图表类型 。例如 ，时间序列数据适合折线图，比例数据适合饼图 。
- 数据目的：明确你想要展示的数据目的 ，是比较大小 、观察趋势还是分析比例关系等。
- 受众需求：考虑受众的背景和需求 ，选择易于理解和解读的图表类型 。
- 美观性 ：选择简洁 、美观的图表 ，避免过于复杂或混乱的设计 。
此外 ，为了使指标图表更加有效 ，可以采取以下措施 ：
- 标注清晰 ：在图表上标注明确的标题 、坐标轴标签和数据单位 ，以便用户理解 。
- 突出重点：使用颜色、大小或其他方式突出重点数据 ，吸引用户的注意力 。
- 提供交互性 ：允许用户进行交互操作 ，如缩放、筛选和排序等 ，以便他们深入探索数据 。
- 结合文字说明：在图表旁边提供简洁的文字说明 ，解释数据的含义和趋势 。
通过合理选择和设计指标图表 ，你可以在数据看板上有效地展示关键数据 ，为决策提供有力支持 。
关于图表的类型 ，也可以通过 ECharts 进行了解。ECharts 是目前比较流行 、在前端开发常用的开源可视化库 。
ECHARTS ： https://echarts.apache.org/examples/zh/index.Html
也可以按照图表想表达的内容类型 ，选择相应的图表 。在 AntV 中，区分了「比较 、趋势 、组成 、占比」等 8 组类型对应的图表。
antV访问地址： https://antv.vision/zh
4. 图表的配套功能
数据看板中的图表可以搭配以下一些功能 ，以提升其使用价值和用户体验 ：
1）数据筛选
时间范围筛选 ：允许用户选择特定的时间段来查看数据 ，比如按天 、周 、月、季度或自定义时间段 。
类别筛选：如果数据涉及不同的类别 ，如产品类型 、地区 、部门等 ，可以提供筛选功能 ，让用户只查看特定类别的数据 。
2）数据钻取
下钻功能 ：用户可以点击图表中的特定数据点或区域 ，进一步查看更详细的数据层次 。例如，从全国销售数据钻取到某个省份的销售数据 。
上卷功能：允许用户从详细数据返回到更高层次的汇总数据 。
3）交互操作
鼠标悬停显示详细信息 ：当用户将鼠标悬停在图表上的某个数据点时，显示该数据点的详细信息 ，如具体数值 、时间 、相关说明等 。
缩放功能 ：用户可以通过缩放操作来查看不同范围的数据细节或整体趋势 。
4）数据对比
多图表对比：可以同时展示多个相关图表 ，方便用户对比不同指标或不同时间段的数据 。
数据对比模式：提供一种模式 ，让用户可以选择两个或多个数据进行对比，突出差异 。
5）动态更新
实时数据更新：如果数据是实时变化的，图表应能够自动更新 ，以反映最新的数据状态 。
手动刷新按钮 ：同时提供手动刷新按钮 ，让用户在需要时手动更新图表数据 。
6）导出功能
图片导出 ：允许用户将图表导出为图片格式 ，方便在报告或演示中使用 。
数据导出：用户可以导出图表中的数据 ，以便进行进一步的分析或处理。
7）注释和说明
图表注释：可以在图表上添加注释 ，解释数据的特殊情况或重要事件。
说明文本：在图表旁边提供说明文本
，介绍图表的含义
、数据来源和使用方法等 。
维度越多 ，灵活度越高 ，新用户的学习成本 、操作成本会越大 。
结语
持续优化 ：数据看板不是一次性的项目 ，而是需要持续优化和改进的工具 。定期收集用户反馈 ，了解他们的需求和问题 ，根据反馈进行调整和改进 。同时 ，关注业务的变化和发展 ，及时更新数据指标和图表 ，以保持数据看板的有效性。
数据安全 ：如果数据看板涉及敏感信息 ，一定要注意数据安全 。采取适当的安全措施，如用户认证 、数据加密 、权限管理等 ，确保数据不被泄露或滥用 。
最后 ，如果只能保留看板的一个功能 ，你会选实时监控还是深度分析？? 评论区留下你的看法 ，有机会获得优设送的书籍哦✨
作者 ：iFlytek STC UXD